Ի՞նչ է հատկանշականացումը մեքենայական ուսուցման մեջ:

2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48

-ի հաջողության մեծ մասը մեքենայական ուսուցում իրականում հաջողություն է ինժեներական հատկանիշներով, որոնք սովորողը կարող է հասկանալ: Առանձնահատկությունների ճարտարագիտությունը հում տվյալների փոխակերպման գործընթացն է այնպիսի հատկանիշների, որոնք ավելի լավ են ներկայացնում հիմքում ընկած խնդիրը կանխատեսող մոդելներին, ինչը հանգեցնում է չտեսնված տվյալների վրա մոդելի ճշգրտության բարելավմանը:

Նմանապես, դուք կարող եք հարցնել, թե որո՞նք են մեքենայական ուսուցման առանձնահատկությունները:

Մեջ մեքենայական ուսուցում և օրինաչափությունների ճանաչում, ա հատկանիշ դիտվող երևույթի անհատական չափելի հատկություն է կամ հատկանիշ։ Ընտրելով տեղեկատվական, խտրական և անկախ Հատկություններ օրինաչափությունների ճանաչման, դասակարգման և ռեգրեսիայի արդյունավետ ալգորիթմների համար վճռորոշ քայլ է:

Բացի վերը նշվածից, ի՞նչ է օրինակը մեքենայական ուսուցման մեջ: Օրինակ : Ան օրինակ օրինակ է վերապատրաստման տվյալների մեջ: Ան օրինակ բնութագրվում է մի շարք հատկանիշներով. Մի հատկանիշ կարող է լինել դասի պիտակը: Հատկանիշ/առանձնահատկություն. հատկանիշը an-ի մի կողմն է օրինակ (օրինակ՝ ջերմաստիճանը, խոնավությունը): Հատկանիշները հաճախ կոչվում են հատկանիշներ Մեքենայի ուսուցում.

Բացի դրանից, ի՞նչ է տվյալների հատկանշումը:

Այս ամենի մեջ դուք կարող եք մտածել, թե իրականում ինչ հատկանշականացում է. Դա հեշտացնելու համար դա գործընթաց է, որը փոխակերպում է տեղադրված JSON օբյեկտը ցուցիչի: Այն դառնում է սկալյար արժեքի վեկտոր, որը վերլուծության գործընթացի հիմնական պահանջն է:

Ի՞նչ է անում AutoML-ը:

Ավտոմատացված մեքենայական ուսուցում, կամ AutoML , նպատակ ունի նվազեցնել կամ վերացնել տվյալների հմուտ գիտնականների անհրաժեշտությունը՝ մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման մոդելներ ստեղծելու համար: Փոխարենը, ան AutoML համակարգը թույլ է տալիս Ձեզ տրամադրել պիտակավորված վերապատրաստման տվյալները որպես մուտքագրում և ստանալ օպտիմիզացված մոդել՝ որպես արդյունք: